Diagnostic des systèmes hybrides : développement d’une\ud méthode associant la détection par classification et la\ud simulation dynamique

Ce travail s’inscrit dans le domaine du diagnostic des systèmes hybrides et est basé sur\ud l’utilisation d’un modèle. Il a pour objectif de diagnostiquer les fautes à partir de la\ud connaissance structurelle, comportementale ou fonctionnelle du système en représentant ces\ud connaissances (modèle du système) séparément de la connaissance sur la tâche de diagnostic.\ud Les systèmes hybrides incluent à la fois des variables continues et discrètes. La\ud dynamique continue est généralement fournie par des équations différentielles et algébriques\ud alors que la partie discrète est modélisée par des automates ou des systèmes à transition. Le\ud formalisme adopté dans ce travail pour modéliser ces systèmes s’appuie sur le modèle\ud « Réseau de Petri Différentiel à Objet » (RdPDO) qui est intégré dans la plate forme de\ud simulation PrODHyS (Process Object Dynamic Hybrid Simulator). Il possède l’avantage de\ud prendre en compte le comportement hybride d'une part, en associant les variables continues\ud aux jetons et d'autre part, en associant un système algébro-différentiel aux places permettant\ud de faire évoluer les variables d'état continues.\ud La méthodologie de diagnostic proposée s’effectue en deux étapes. La première étape\ud consiste à détecter à l’aide d’une classification floue, des fautes qui présentent les mêmes\ud symptômes - à partir d’une connaissance préalable des états de défaillance obtenue par\ud apprentissage - afin de réduire les chemins ou les scénarios à explorer lors de la seconde\ud phase. Cette dernière sert à diagnostiquer la faute parmi celles détectées à l’étape précédente\ud en levant l’ambiguïté. Pour ce faire, deux raisonnements ont été suivis. Le premier, qualifié de\ud raisonnement avant, consiste à former pour chaque faute incriminée, un critère d’écarts entre\ud les mesures effectuées sur le système et celles émanant du modèle avec la faute simulée, sur\ud une fenêtre temporelle et d’isoler ainsi la faute aboutissant au critère le plus faible. Le second\ud raisonnement qualifié de raisonnement arrière, effectue des calculs similaires mais sur\ud l’évolution temporelle passée du système par une simulation arrière effectuée avec PrODHys,\ud offrant la possibilité supplémentaire par rapport au premier raisonnement de remonter à\ud l’instant de la défaillance. La méthodologie développée est illustrée sur un système\ud hydraulique souvent utilisé comme « benchmark ». Comme nous ne disposons pas d’un\ud système réel, celui-ci est simulé à l’aide d’un modèle de simulation de type RdPDO qui cette\ud fois-ci contient les états de défaillances et des différences (bruits, erreurs de modélisation) par\ud rapport au modèle utilisé pour le diagnostic. - Hybrid systems involve both continuous and discrete variables. The continuous dynamics is generally given by differential-algebraic equations while the discrete dynamics is modelled by automata or input-output transition systems. For any industrial system, the early detection and diagnosis of faults is important, since a lot of damage and loss can result before a fault present in the system is detected. In addition, it becomes harder to distinguish the root cause of the fault as it propagates through the system. This is therefore more crucial in hybrid processes mixing both continuous and discrete aspects. This work presents the development of a methodology associating the fault detection performed by a data driven technique with the dynamic hybrid simulation for the diagnosis step. The detection is generally performed by comparing process measurement and simulation result of the system in normal conditions. This phase identifies symptoms. The problem of diagnosis is then to link them to a precise dysfunction. A possibility is therefore to explore all possible scenarios of faults and compare with actual measurements. Nevertheless the number of possibilities increases in an exponential way. The aim of the developed methodology is to restrict the detected fault to a category of failures. Only these failures are then explored. The data-driven technique used in the proposed methodology is a fuzzy-classification method (LAMDA) enables to partition the data space in clusters related to identify symptoms. This method has the capacity to treat simultaneously quantitative and qualitative information and to propose automatic learning. It has been already used for detection of dysfunctions in complex chemical plants. The second step of the procedure involves the dynamic hybrid simulation performed only for the restricted faults. In the framework of this study, the simulation aspects are ensured by the general object-oriented environment PrODHyS(Process Object Dynamic Hybrid Simulator), designed and developed within the LGC. Its major characteristic is its ability to simulate systems described with Object Differential Petri Nets (ODPN) formalism. Each fault of this set is simulated. Then, the simulated scenarios are compared to the observed behaviour through a criterion composed of residues (the squared difference between the variables measured and the variable simulated with the fault). Finally, the diagnosis of the fault is performed by choosing the fault with the smallest residu

Réseaux Évidentiels pour la fusion de données multimodales hétérogènes (application à la détection de chutes)

Ces travaux de recherche se sont déroulés dans le cadre du développement d une application de télévigilance médicale ayant pour but de détecter des situations de détresse à travers l utilisation de plusieurs types de capteurs. La fusion multi-capteurs peut fournir des informations plus précises et fiables par rapport aux informations provenant de chaque capteur prises séparément. Par ailleurs les données issues de ces capteurs hétérogènes possèdent différents degrés d imperfection et de confiance. Parmi les techniques de fusion multi-capteurs, les méthodes crédibilistes fondées sur la théorie de Dempster-Shafer sont actuellement considérées comme les plus adaptées à la représentation et au traitement des informations imparfaites, de ce fait permettant une modélisation plus réaliste du problème. En nous appuyant sur une représentation graphique de la théorie de Dempster-Shafer appelée Réseaux Évidentiels, nous proposons une structure de fusion de données hétérogènes issues de plusieurs capteurs pour la détection de chutes afin de maximiser les performances de détection chutes et ainsi de rendre le système plus fiable. La non-stationnarité des signaux recueillis sur les capteurs du système considéré peut conduire à une dégradation des conditions expérimentales, pouvant rendre les Réseaux Évidentiels incohérents dans leurs décisions. Afin de compenser les effets résultant de la non-stationnarité des signaux provenant des capteurs, les Réseaux Évidentiels sont rendus évolutifs dans le temps, ce qui nous a conduit à introduire les Réseaux Evidentiels Dynamiques dans nos traitements et à les évaluer sur des scénarios de chute simulés correspondant à des cas d usage variésThis work took place in the development of a remote home healthcare monitoring application designed to detect distress situations through several types of sensors. The multi-sensor fusion can provide more accurate and reliable information compared to information provided by each sensor separately. Furthermore, data from multiple heterogeneous sensors present in the remote home healthcare monitoring systems have different degrees of imperfection and trust. Among the multi-sensor fusion techniques, belief methods based on Dempster-Shafer Theory are currently considered as the most appropriate for the representation and processing of imperfect information, thus allowing a more realistic modeling of the problem. Based on a graphical representation of the Dempster-Shafer called Evidential Networks, a structure of heterogeneous data fusion from multiple sensors for fall detection has been proposed in order to maximize the performance of automatic fall detection and thus make the system more reliable. Sensors non-stationary signals of the considered system may lead to degradation of the experimental conditions and make Evidential Networks inconsistent in their decisions. In order to compensate the sensors signals non-stationarity effects, the time evolution is taken into account by introducing the Dynamic Evidential Networks which was evaluated by the simulated fall scenarios corresponding to various use casesEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Extraction des structures linéaires à partir des images satellitaires à très haute résolution pour l'aide à la gestion des catastrophes majeures

Durant les dernières décennies, le domaine de la télédétection et de l’imagerie satellitaire a connu un intérêt accru auprès de plusieurs gouvernements et organisations nationales et internationales. Cet intérêt apparaît dans le nombre énorme de satellites de télédétection qui gravitent autour de la Terre. Les capteurs installés sur ces satellites offrent chaque jour des images de plus en plus précises de différentes régions de la Terre pour combler divers besoins : cartographie, mise à jour des bases de données géographiques et détection des changements. Parmi ces différents champs d’application, nous nous intéressons à la gestion des catastrophes dans lesquelles la télédétection contribue à l’amélioration de la réponse des équipes de secours et à l’organisation des efforts de recherche. Quand une catastrophe se produit, la télédétection est souvent le seul moyen de voir ce qui se passe sur le terrain. Il est très utile de savoir si les routes sont praticables afin de diriger les équipes de secours sur le terrain et gagner du temps qui compte pour sauver des vies et limiter les dégâts. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à élaborer une méthode efficace et opérationnelle pour l’extraction des structures linéaires et l’évaluation de leurs dommages suite à une catastrophe majeure. Selon la nature des données utilisées en entrée, deux différentes approches sont proposées pour résoudre les problèmes d’extraction des dommages des routes à partir des images optiques et l’identification des zones inondées à partir des images radar, respectivement. La première approche se base principalement sur l’analyse multiéchelle en beamlets pour extraire les segments candidats à partir de la liste des contours de l’image dans un premier temps, puis la relation spatiale entre les segments extraits à partir des différentes échelles est utilisée pour reconstruire le réseau routier. Finalement, la théorie des fonctions de croyance est appliquée pour identifier la nature des changements en utilisant le raisonnement evidentiel multidimensionnel. La deuxième approche présente une nouvelle technique pour extraire les zones inondées à partir des images radar basée sur la combinaison des mesures de texture locales calculées en chaque pixel de l’image et sur des connaissances globales associées à la forme de l’objet d’intérêt. Puis une étape de détection de changement basée sur la logique floue est appliquée afin d’identifier les régions inondées. Les deux approches proposées ont été testées sur des images optiques du satellite GeoEye-1 du tremblement de terre qui a eu lieu en Haïti en 2010 et des images radar des inondations de la rivière Richelieu en 2011, acquises par le satellite RADARSAT-2. Les résultats des études expérimentales démontrent la robustesse et l’efficacité des deux approches décrites

Modèles de Markov cachés crédibilistes en présence d'informations non distinctes

National audienceDans le cadre de la reconnaissance de séquences temporelles, nous présentons une version crédibiliste des Modèles de Markov Cachés adaptée au cas où les observations peuvent être non indépendantes. Nous définissons pour cela les procédures forward, backward et Viterbi dans le cadre du Modèle des Croyances Transférables de Ph. Smets. La reformulation est basée sur le Théorème de Bayes Généralisé ainsi que sur les travaux de T. Denoeux concernant les opérateurs de combinaisons prudentes. Une application est proposée pour analyser des mouvements humains dans des vidéos d'athlétisme

L'ordonnanceur crédibiliste pour la reconnaissance de séquences d'états dans le cadre du Modèle des Croyances Transférables

National audienceNous présentons une méthode permettant de reconnaître des séquences d'états décrits par des fonctions de croyance temporelles dans le cadre du Modèle des Croyances Transférables (MCT). L'ordonnanceur crédibiliste sur lequel est basée la méthode repose sur le filtre temporel de fonctions de croyances présenté dans LFA 2006. Il assure une cohérence temporelle des états tout en lissant les croyances sur chacun des états. Une de ses caractéristiques vient de l'exploitation originale de l'information de conflit, dont une valeur est disponible par le MCT, pour piloter un mécanisme de rupture de modèle. Un critère est proposé pour l'inférence dans un contexte de séquences concurrentes. Ce critère est aussi utilisé pour créer une classe de rejet. L'expérimentation concerne la reconnaissance de sauts d'athlétisme dans des vidéos de sports réelles où nous comparons les performances de l'approche proposée à celles des Modèles de Markov Cachés